大模型的环境影响与可持续发展
大模型的快速发展带来显著环境负担，本文分析关键问题与绿色AI解决方案。
碳足迹分析
- 训练阶段：
- GPT-3：约552吨CO₂
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单次实验：相当于数百次跨洋航班
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推理阶段：
- 日均百万请求：持续能源消耗
- 硬件更新周期：电子废弃物
关键影响因素
- 计算效率：
- FLOPs利用率
- 芯片能效比
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冷却系统
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数据中心：
- 能源结构
- PUE指标
- 地理位置
绿色AI技术
高效训练
- 课程学习
- 动态稀疏化
- 混合精度
模型优化
- 知识蒸馏
- 量化压缩
- 早期退出
行业倡议
- 绿色计算标准：
- MLCO2计算器
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能效基准测试
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最佳实践：
- 可再生电力
- 碳补偿
- 硬件复用
未来方向
- 低碳算法设计
- 专用低功耗芯片
- 全生命周期评估